Données qualitatives vs. Données quantitatives pour les débutants

L'analyse des données est une technique dans laquelle des méthodes statistiques ou logiques sont utilisées pour illustrer et évaluer les données.

Cette analyse implique un résumé complet des informations qui sont ensuite utilisées pour collecter et présenter le résultat final de manière à ce qu'il communique les conclusions ou options essentielles. 

Mais ce processus nécessite que vous fassiez la différence entre les données que vous avez collectées. Pour simplifier le processus d'analyse des données, il est essentiel de comprendre les deux méthodologies : les données qualitatives et les données quantitatives. 

Les données qualitatives et quantitatives sont des éléments créés, observés, validés et collectés. 

Vous pouvez consulter les données sous forme de chiffres, de faits, de mesures, d'enregistrements, de carnets, de vidéos, d'images, etc., sous forme numérique ou non. 

Cependant, il existe de nombreuses différences entre les deux. Pour choisir l'un d'entre eux dans vos projets, vous devez comprendre chacun d'entre eux séparément et en quoi ils diffèrent. 

Découvrons donc les différences entre les données qualitatives et quantitatives. 

Données qualitatives et quantitatives : Qu'est-ce que c'est ?

Pour mieux comprendre ces termes, il faut d'abord se concentrer sur ce qui suit : le premier terme est interprétatif, exploratoire et subjectif, tandis que le second est concluant, objectif et précis. 

Données qualitatives

Les données qualitatives sont des informations simples qui ne peuvent être mesurées, exprimées en chiffres ou comptées. L'information est recueillie à partir de sons, d'images, de textes, etc. et partagée par l'intermédiaire de outils de visualisationdes cartes conceptuelles, des calendriers, etc, infographieset bien d'autres choses encore. 

Par exemple, lorsqu'un utilisateur visite votre site web et ajoute certains produits dans son panier, mais qu'il l'abandonne, votre travail consiste à rechercher le "pourquoi" et le "comment", c'est-à-dire la raison pour laquelle le visiteur a abandonné son panier et ce que l'utilisateur ressent à propos de votre site ou de vos produits. Ici, la "qualité" est au centre des préoccupations ; vous devez donc obtenir des informations à partir de données qualitatives. 

Dans l'exemple ci-dessus, vous n'avez pas besoin de chiffres pour connaître la raison d'un tel comportement des utilisateurs, mais de les interroger sur la cause et leurs expériences. En d'autres termes, les données qualitatives sont une étiquette ou un terme utilisé pour décrire les caractéristiques de certaines choses, comme l'étiquetage d'un parfum de crème glacée en tant que chocolat ou la description de la mer en tant que bleue. 

Les données qualitatives sont une forme non statistique et sont généralement semi-structurées ou non structurées, ce qui signifie que ce type de données ne nécessite pas l'obtention de chiffres concrets au moyen de graphiques et de tableaux. graphiques. Ils sont plutôt caractérisés par leurs formes, leurs étiquettes, leurs attributs, leurs propriétés et d'autres identifiants. 

Elles peuvent être générées par des documents, des textes, des enregistrements vidéo, des enregistrements audio, des groupes de discussion, des transcriptions d'entretiens, des notes et des observations. Cependant, les numéros d'identification tels que les numéros de permis de conduire ou les numéros de sécurité sociale font partie des données qualitatives car ils sont uniques et catégoriques pour une personne. 

Exemples: Boutons dorés, finition lisse, brun profond, goût de noix américaines, fabriqué en Italie, chemises vertes, océan bleu, belles images, etc.

Données quantitatives

Les données quantitatives sont des informations simples qui peuvent être mesurées ou comptées en valeurs numériques. Il s'agit de toutes les données quantifiables que les chercheurs utilisent pour effectuer des analyses statistiques et des calculs mathématiques afin de prendre des décisions de qualité basées sur les dérivations. 

Ces types de données répondent à des questions telles que "combien", "à quelle fréquence" et "quelle quantité". Les données quantitatives peuvent être facilement vérifiées et évaluées à l'aide de techniques mathématiques. Prenons un exemple :

Une personne demande au commerçant : "Combien coûte cette imprimante ?".

Il s'agit d'une question quantitative visant à collecter des données telles que le prix de différents appareils. Les valeurs sont associées aux paramètres les plus mesurés, comme les kilogrammes pour le poids, les livres, les dollars pour le coût, etc. 

Les données quantitatives sont collectées à des fins d'analyse statistique par le biais de sondages, de questionnaires, d'enquêtes, etc. En termes simples, on peut dire que les informations qui peuvent être "quantifiées" sont appelées données quantitatives. Elles sont de nature structurée et peuvent être calculées à l'aide de statistiques et de rapports, ce qui signifie qu'elles sont définies et rigides. 

Les données quantitatives sont beaucoup plus précises et concises et peuvent être générées par des tests, des enquêtes, des expériences, des mesures, des rapports de marché, etc. 

Exemples: Poids en kilogrammes, nombre de semaines dans un mois, taille en pouces ou en pieds, distance en kilomètres ou en miles, âge en années ou en mois, revenus en dollars, longueur en centimètres, etc. 

Données qualitatives et quantitatives : Différences

Les données qualitatives et quantitatives ont toutes deux la même place dans tous les domaines. Pour mieux les comprendre, il faut voir en quoi elles diffèrent selon leurs critères, leurs fonctions, leur nature, etc. 

Comprenons d'abord quelques différences fondamentales :

• Les données dans lesquelles la classification des objets dépend de la qualité ou des attributs sont appelées données qualitatives. En revanche, les données qui peuvent être comptées ou exprimées en chiffres sont appelées données quantitatives. 
• Les données qualitatives reposent sur la compréhension entre les personnes, les émotions, les couleurs, etc. D'autre part, les données quantitatives reposent sur des valeurs, dont vous obtiendrez les résultats sous forme de statistiques pour prendre des décisions. 
• Les données qualitatives recueillent des informations verbales, tandis que les données quantitatives recueillent des informations mesurables. 
• Les données qualitatives développent une compréhension initiale, tandis que les données quantitatives recommandent une action finale. 

Jusqu'à présent, nous avons compris le concept principal des deux types de données. Nous allons maintenant nous pencher sur les principales différences entre les deux. 

Nous y voilà !

Exemples concrets

Exemple 1 : (Espace de bureaux)

L'espace de bureau fait référence aux deux types de données selon les fonctions de chaque élément. 

Données qualitatives

• Grand et spacieux
• Grande lumière naturelle 
• Grand garde-manger
• Fontaine d'eau fraîche
• Peintures murales accrocheuses
• Jolis cadres photos
• Grand espace pour les jeux d'intérieur

Données quantitatives

• 12000 pieds carrés de surface de plancher
• Nombre d'étages
• Nombre de fenêtres
• Nombre de portes
• Nombre de LED
• Nombre de systèmes

Exemple 2 : (Article sur un site web)

Données qualitatives

• Nature de l'article
• Qualité de l'article : orthographe, grammaire, ponctuation, etc.
• Ce qu'en pensent les lecteurs
• La qualité de la description du sujet et des termes
• Qualité des vidéos et de l'audio utilisés

Données quantitatives

• Nombre de mots
• Nombre d'images utilisées
• Engagement comme les commentaires, les pages vues, etc.
• Temps de chargement
• Nombre de prospects générés 

Exemple 3 : (zone universitaire)

Données qualitatives

• Arbres grands et denses
• Couleurs vives
• Architecture de nouvelle génération
• Lampes et ventilateurs intelligents
• Grandes salles de classe
• Projecteur cool
• Livres de qualité

Données quantitatives

• Nombre de salles de classe
• Nombre de blocs
• Nombre de bouches d'aération
• A carré compteur de l'aire de stationnement
• Taille de la classe
• Nombre de bancs
• Nombre d'étages

Données qualitatives vs. Données quantitatives : Types de données

Types de données qualitatives

Les statisticiens et les chercheurs classent les données qualitatives en trois catégories :

• Données binaires : Lorsque vous qualifiez un élément de bon ou de mauvais, de dur ou de mou, de juste ou de faux, de frais ou de périmé, etc. En d'autres termes, il s'agit de données qualitatives que l'on peut caractériser par des traits mutuellement exclusifs, ce qui signifie qu'ils ne peuvent pas se produire simultanément. Les statisticiens utilisent ces données pour créer un modèle qui prédit la nature de cet élément.
• Données nominales : On parle également de données étiquetées, d'échelle nominale ou de données nommées. Il s'agit d'un type de données que vous pouvez utiliser pour nommer quelque chose sans mentionner de valeur numérique. 
  
  Par exemple, si vous formez un groupe d'articles par couleur, vous pouvez directement étiqueter chaque article en fonction de ses couleurs. Les chercheurs utilisent ces données nominales pour différencier l'ensemble des informations, telles que la couleur. Ce type de données peut également être utilisé par les statisticiens et les chercheurs pour créer une enquête à choix multiples afin de savoir laquelle est la bonne.

• Données ordinales : Les données ordinales sont un type de données qualitatives classées selon une certaine échelle ou un certain ordre. Il s'agit d'une étape essentielle de la collecte de données. 
  
  Par exemple, lorsqu'un répondant indique le niveau de satisfaction du service sur une échelle de 1 à 10, il recueille des données en fonction des entrées. Dans ce cas, il n'existe pas d'échelle standard permettant de mesurer la différence entre chaque entrée. L'échelle de Likert, l'échelle d'intervalle, etc. en sont des exemples.

Types de données quantitatives

Les données quantitatives sont divisées en deux types principaux : les données discrètes et les données continues. Comprenons-les l'une après l'autre.

Données discrètes 

Les données discrètes sont le type de données quantitatives qui ne contiennent que des nombres. Elles n'impliquent aucun type de mesure comme la longueur, le poids, la taille, etc. 

Par exemple, le nombre d'étudiants, le nombre de jours, le nombre de ventilateurs de plafond, l'âge d'une personne, etc. 

Lors de l'identification des données discrètes, vous devez utiliser plusieurs questions pour les différencier :

• Peut-on les compter ? 
• Peut-elle être divisée ? 
• Peut-elle être mesurée ?

 Et ainsi de suite... 

Les données discrètes sont également connues sous le nom de données d'attributs qui ne peuvent pas être divisées en parties plus petites. On peut dire qu'elles sont soit dénombrables, soit infinies. 

Exemple: Les données innombrables finies sont l'ensemble arbitraire A = {1,2,3,4,....,n ; où n est un nombre inférieur à l'infini}. La donnée comptablement infinie est l'ensemble arbitraire B = { 1,2,3,....}.

Données en continu 

Il s'agit d'un type de données quantitatives qui peuvent être placées sur une échelle de mesure, ce qui signifie qu'elles prennent des valeurs numériques qui peuvent être divisées en parties plus petites. Les données continues peuvent être qualifiées d'indénombrablement finies et d'indénombrablement infinies. 

Par exemple, l'ACMG des étudiants est mesurée sur une échelle de 10 points. Ici, on peut dire qu'un étudiant peut obtenir entre 0 et 10 points, dont 8,5, 1,57, 4,65, 2,68, 9,8, etc. Ces données peuvent être classées comme des données continues indénombrables puisqu'elles ont une limite supérieure et une limite inférieure.

De même, vous pouvez prendre l'exemple de données infinies et indénombrables. Il s'agit de l'ensemble des nombres réels, R = {....,-1,0,1,....}. Dans ce scénario, les données n'ont ni limite supérieure ni limite inférieure.

Les données continues sont à nouveau divisées en deux types :

1. Données d'intervalle
2. Données sur les ratios

Données d'intervalle est une technique simple qui peut être mesurée sur une échelle où chaque point est placé à la même distance les uns des autres. D'autre part, données sur les ratios est l'extension des données d'intervalle. Elles sont utilisées de manière optimale lorsqu'il s'agit de mesurer des données exactes. Les données de rapport indiquent l'ordre, la distance exacte, etc. 

Moyens de générer des données qualitatives et quantitatives

Avant d'approfondir les différentes méthodes de collecte de données qualitatives et quantitatives, essayons d'abord de comprendre les types de collecte de données.

Les méthodes de collecte des données sont les suivantes :

• Enquêtes, questionnaires et quiz
• Interviews
• Groupes de discussion
• Observations directes
• Documents

Les méthodes de collecte de données peuvent être classées en deux catégories : les données quantitatives et les données qualitatives. 

Méthodes de collecte de données qualitatives

• Questionnaires et enquêtes ouvertes : Il s'agit de la méthode la plus utilisée pour collecter ou rassembler des données par le biais de différents questionnaires et enquêtes ouvertes. Elle permet aux personnes interrogées de donner des réponses beaucoup plus souples. Il ne contient pas de réponses ou d'options prédéfinies, ce qui permet à l'utilisateur d'écrire librement. 
• Entretiens individuels : Il s'agit également d'un entretien en face à face, qui est utilisé comme méthode courante de collecte de données qualitatives. Ici, vous pouvez facilement collecter des données à partir de l'entretien. Cette technique est particulièrement utilisée lorsque vous souhaitez collecter des données hautement personnalisées.
• Groupes de discussion : Le groupe de discussion est également une méthode d'interview. Mais au lieu d'un entretien individuel, il s'agit d'une discussion de groupe. Ici, les ressources ne sont pas limitées en termes d'argent, de temps, etc. C'est très pratique. 
  Par exemple, si vous réalisez une étude sur la réhabilitation des adolescents toxicomanes, tous les membres du groupe doivent être des adolescents qui se remettent d'une toxicomanie. 
  
• Observation directe : Il s'agit de la manière la plus passive de collecter des données. Le collecteur de données prend la place du participant, observe minutieusement le contexte et enregistre les données audio ou vidéo ainsi que des photos. La nature de cette méthode est biaisée car elle implique une observation directe. 

Méthodes de collecte de données quantitatives

• Des quiz en ligne et des enquêtes à réponses fermées : Cette méthode est basée sur des questions qui permettent aux répondants de choisir parmi les options proposées. Elle est divisée en deux types : catégorique et ratio/intervalle.

Les questions catégorielles peuvent être classées en questions dichotomiques (oui ou non), en questions à cases à cocher et en questions à choix multiples. En comparaison, les questions à intervalles se composent d'une échelle de Likert, de questions matricielles, d'une échelle d'évaluation, etc.

Avantages des données quantitatives par rapport aux données qualitatives

Les données quantitatives présentent de nombreux avantages par rapport aux données qualitatives, car elles permettent de mesurer et de préparer facilement un graphique ou un rapport. Elles prennent également moins de temps que les données qualitatives. Cette technique est utilisée lorsque l'on ne sait pas à quoi s'attendre.  

Comprenons les avantages des données quantitatives par rapport aux données qualitatives :

• Plus scientifique
• Contrôle sensible
• Moins d'objectivité
• Concentré
• Possibilité de traiter des échantillons plus importants
• Une méthode simple
• Répétable
• Relatable
• Structuré
• Généralisable
• Cohérent
• Rapidité et gain de temps
• Utile pour une prise de décision de qualité
• Des données plus acceptables
• Très accessible
• Possibilité d'utiliser des échantillons aléatoires
• Ne nécessite pas d'observation directe

Conclusion

Les données qualitatives sont plus difficiles à analyser que les données quantitatives. Elles font appel à des approches courantes telles que l'analyse qualitative du contenu, l'analyse thématique et l'analyse du discours. Les données quantitatives, quant à elles, sont basées sur des nombres ou des valeurs qui utilisent SPSS, R ou Excel pour calculer des éléments tels que les scores moyens, le nombre de fois qu'une question particulière est posée, la validité, etc. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux ou de graphiques.

Ce billet devrait vous aider à comprendre la différence entre les données qualitatives et quantitatives et à savoir ce qu'il faut choisir pour telle ou telle application.